【Pytorch实用教程】Pytorch中加载数据推荐实用：Dataset类
文章目录
- Dataset基本介绍
- 1. `Dataset`类的基本概念
- 2. `Dataset`类的子类化
- 3. 与`DataLoader`一起使用
- 4. 常见的`Dataset`子类
- 5. 数据转换与增强
- 6. 自定义`Dataset`的高级用法
- 7. 总结
- 当数据集非常大，无法一次性将数据集全部读入内存时，怎么办？
- 1. 使用 `DataLoader` 和 `Dataset`
- 2. 使用 `torchdata` 或其他流式数据加载器
- 3. 使用分布式数据加载（如果有多台机器）
- 4. 使用数据缓存
- 5. 分批加载与预处理
在PyTorch中，
Dataset类是数据加载的核心组件之一。它是
torch.utils.data模块的一部分，主要用于表示一个数据集，并且可以与
DataLoader类一起使用，以便更方便地迭代、加载和处理数据。下面是对
Dataset类的详细介绍：
Dataset基本介绍
1. Dataset类的基本概念
Dataset类是一个抽象类，用于定义数据集的接口。它需要用户实现两个关键方法：
__len__: 返回数据集的大小，即数据集中的样本数量。__getitem__: 根据索引返回一个样本及其对应的标签。
2. Dataset类的子类化
为了创建一个自定义数据集，你需要子类化Dataset类，并实现__len__和__getitem__这两个方法。以下是一个简单的例子：
import torch
from torch.utils